什么统计与概率？

一、什么统计与概率？

1、统计是在已知数据的前提下，进行模型的归纳与推断。

从深度学习角度理解：统计实际上就是模型的训练阶段，已知训练数据和对应标签，对训练数据进行学习，最小化损失函数，最后得到模型。

2、概率是在已知模型的基础上，对其他样本数据进行预测，预测这个模型产生的结果（方差、均值等）。

从深度学习角度理解：概率实际上就是模型的推理阶段，已知训练好的模型，对未知样本进行预测，得到最终的预测结果。

二、统计与概率专业，概率统计专业，区别？

统计与概率是一门学科，概率统计又叫数理统计，是一种方法。

统计与概率中包含概率统计。

三、概率与统计一般学多久？

《概率论与数理统计》一般情况下学多久？概率论，数理统计是大学数学三剑客中的一本书剩下两本是高等数学与线性代数，《概率论与数理统计》，一般情况下是在大一下，学期开始需要学一个学期，也就是半年这本书它的内容是比较晦涩难懂的，需要你勤奋的做题

四、数据科学与大数据与统计学的区别？

1、区别一：培养目标不同。

（1）统计学

「统计学」主要通过利用大量数据进行量化分析，总结出一些经验规律，做出后期推断和预测，从而为相关决策提供依据和参考，其不仅仅是统计数字，还包含了调查、收集、分析、预测等，应用范围十分广泛。

（2）数据科学与大数据技术

「数据科学」综合运用统计学、计算机科学、应用数学等学科提供的现代数据分析工具和方法从数据中自动寻找规律或者有价值的信息。

具体来说，它是运用概率统计、并行与分布式计算、人工智能、机器学习等综合知识研究来自工业、生物医疗、金融证券和社交网络等众多领域的较大规模或结构复杂数据集的高效采集、高效存储、高效管理、精确建模、深入分析和精准预测的新兴交叉学科。

2、区别二：课程设置

（1）统计学

一般来说，统计学专业的核心课程无外乎三个方面——数学、计算机和经济。若对该专业的核心课程进行分类，可大致归结为以下3种∶

数学相关的核心课程：数学分析、几何学、常微分方程、概率论、抽象代数、复变函数等；计算机相关的核心课程：计算机应用基础、程序设计语言、数据库管理系统、计算机网络、数据结构与算法、深度学习等；

经济相关的核心课程∶计量经济学、经济预测与决策、金融数学、证券投资与统计分析等。

（2）数据科学与大数据技术

二若对数据科学与大数据技术专业的核心课程进行分类，可大致归结为以下3种∶

·数学相关的核心课程∶概率论、数理统计，应用多元统计分析，实变函数9，应用回归分析，贝叶斯理论与算法，统计计算等；

计算机相关的核心课程：程序设计实习，数据结构与算法，分布与并行计算，算法设计与分析，数据库概论等；

数学&计算机结合的核心课程：应用时间序列分析，自然语言处理导论，人工智能，深度学习等。

3、区别三：就业方向

（1）统计学

根据统计学就业方向侧重点的不同，大致可以分为三大类∶金融类、算法类、数据分析类。

1.金融类

相关职位∶量化投资、风险控制、股票分析师、市场研究员等

量化投资∶负责设计、编写和测试量化模型，搭建和优化数据系统和策略回测平台，对量化策略进行逻辑论证、回测评价、风险分析及产品化建议；负责量化FOF产品组合的研究、尽调、业绩分析、筛选、监控等。

风险控制：根据社区零售业务制定风控部署全年规划，对行业风险动态进行监控和快速调整风控策略；深刻理解社区零售业务链条，对社区零售业务链条的风险做风险评估和风险判断；结合风控核心指标与业务核心指标，定量分析 处理问题，沉淀通用解决方案（包含营销安全、价格风险），对风控策略和管控流程进行优化等。

·股票分析师∶负责行业信息和资料的收集、汇总、分析和研究，日常研究报告的撰写；通过公司平台服务客户，为客户提供行情、投资策略咨询服务；对行业和公司基本面的有深度的研究，能够挖掘有价值的投资机会，并形成投资分析报告等。

市场研究员∶ 负责产品营销策略评估、推广效果评估的用研工作。洞察用户转化的关键， 为单品营销优化提供输入；针对竞品开展增长案例专项研究，识别增长的新机会与手段，并推动在业务侧落地等。

2.算法类

相关职位∶数据挖掘工程师、机器学习算法工程师等

数据挖掘工程师∶负责用户增长、个性化运营、推荐系统相关的数据挖掘工作，包括但不限于人群挖掘、画像建设、用户模型等；梳理、提炼、整合能解决业务问题的可复用数据挖掘方案，沉淀形成数据中台的挖掘工具，持续提高挖掘效率。

机器学习算法工程师：负责构建用户画像，分析用户兴趣偏好负责核心业务的数据/算法工作，优化协调过滤算法，挖掘用户社交关系与潜在社群；负责相关业务的数据分析及增长挖掘工作等。

3.数据分析类

相关职位∶数据分析师、运营分析师、商业分析师等。

数据分析师∶面向特定行业的业务问题/业务目标，建立数据基本指标统计体系描述业务，通过数据分析为上级领导提供决策依据，实现数据的商业意义。

运营分析师∶负责用户洞察，建立统一的用户分层和生命周期模型，通过数据挖掘多维用户特征标签，发现商业机遇并推动职能团队落地运营策略；负责市场竞争分析，具有较强的市场分析和洞察能力，基于外部渠道样本数据采集，建立竞对分析模式，提供市场控比趋势和业务策略建议等。

商业分析师∶深入理解业务逻辑前提下，迭代业务核心指标体系，并推动线上化、产品化；结合内外部信息，输出有深度洞察力的专题分析，持续迭代业务决策层的业务认知，为策略制定奠定坚实基础。

五、统计与概率的意义？

(1)形成合理解读数据的能力

随着科学技术的进步与发展,我们的生活正被以数据所构成的信息包围着、控制着。因此，对- -般的公 民来说，学会对数据的认识、收集、描述、分析与利用是一种非常重要的能力，因为不能读懂某些必要的数据，我们就无法了解自己目前的处境;不能收集某些必要的数据，我们可能就无法决定自己的行动;不能分析某些必要的数据，我们可能就无法预测事件的结果;不能利用某些必要的数据，我们可能就无法解决问题。实践证明，这些基本的素养应当从小就开始培养。(2)提高科学认识客观世界的能力

在我们生活的世界中,到处都有无法确定甚至不可预测的随机现象存在。它是多彩的现实世界的一个重要特征，而概率就是处理这种随机现象的一门科学。学会从这些随机现象中寻找出某些规律，就能更科学的认识、描述与分析客观世界。同时，在我们生活的世界中,许多现象是以不同的状态存在的，从什么样的角度采用什么样的方法来描述现状，从而获得客观的认识，就需要采用统计科学中的知识。

(3)发展在现实情境中解决实际问题的能力

在现实世界中，现象与问题是以各种各样的形式而存在的，而且这些现象与问题的变化性越来越强，它需要我们通过自己的观察、分析与有效策略的选择，独立地去解决。

六、概率与统计的区别？

概率和统计是数学中两个重要的分支，它们有以下几个区别：

1. 定义不同：概率是研究随机事件发生的可能性大小以及其规律性的一门学科；而统计则是通过对数据进行收集、整理、分析和解释来推断总体特征或者预测未来趋势等。

2. 研究对象不同：概率主要关注于单次试验或事件发生时各种结果出现的可能性，例如掷硬币正反面朝上的概率；而统计则更多地关注于大量数据之间存在的相关性和差异，例如人口普查中对某些社会经济指标进行调查与分析。

3. 方法不同：在研究方法上，概率侧重于使用数学模型来描述随机事件，并通过公式求解相应问题；而统计则需要采用实证研究方法，在真实场景下收集样本数据并运用各种统计工具进行处理和分析。

4. 应用领域不同：由于其研究对象和方法不同，因此概率和统计在应用领域也存在较大差异。概率常被应用于金融、保险、游戏等行业中风险评估与决策制定方面；而统计则广泛应用于医药卫生、市场营销、社会科学等领域中对数据信息进行处理与解读。

七、排列与组合属于统计与概率吗？

不属于，排列组合属于概率论统计学。

八、统计学习与数据挖掘学啥？

统计学习和数据挖掘学习发现数据中的结构。

九、概率论与统计学哪个好就业？

统计学好就业，统计学是指统计学的一般理论和方法在社会，自然，经济，工程等各个领域的应用以及在应用中遇到的具体方法问题，它是统计学和其他学科之间形成的交叉学科也是理论统计学发展的源泉。

　　其就业前景是：学生毕业后可以从事的包括数学家，统计学家，运筹分析人员，计算机程序员，教师，财政分析员，公司会计，证券分析员等职业。

十、统计与概率解题技巧？

求等可能性事件、互斥事件和相互独立事件的概率解此类题目常应用以下知识:(1)等可能性事件(古典概型)的概率:P(A)= = ;等可能事件概率的计算步骤:① 计算一次试验的基本事件总数 ;② 设所求事件A,并计算事件A包含的基本事件的个数 ;③ 依公式 求值;④ 答,即给问题一个明确的答复.(2)互斥事件有一个发生的概率:P(A B)=P(A) P(B);特例:对立事件的概率:P(A) P( )=P(A )=1.(3)相互独立事件同时发生的概率:P(A·B)=P(A)·P(B);特例:独立重复试验的概率:Pn(k)= .其中P为事件A在一次试验中发生的概率,此式为二项式[(1-P) P]n展开的第k 1项.(4)解决概率问题要注意"四个步骤,一个结合":① 求概率的步骤是:第一步,确定事件性质即所给的问题归结为四类事件中的某一种.第二步,判断事件的运算即是至少有一个发生,还是同时发生,分别运用相加或相乘事件.第三步,运用公式 求解第四步,答,即给提出的问题有一个明确的答复.